基于CMIP6多模式的黑河干流山区降水气温变化趋势分析

基于黑河干流山区4个气象站逐日降水、平均气温数据和CMIP6的7个气候模式输出资料,通过评价指标评估偏差校正前后CMIP6多模式集合平均数据对黑河干流山区降水和气温变化的模拟能力;在此基础上采用定量分析方法对研究区未来不同时间尺度下4个SSPs情景的降水和气温演变趋势进行了预估分析。结果表明:(1)CMIP6模式数据对降水和气温的模拟偏差存在差异性,总体而言,气温比降水模拟效果表现更好。偏差校正后,CMIP6多模式集合平均数据能准确模拟黑河干流山区降水和气温的时空特征和变化趋势;(2)不同时间尺度下,黑河干流山区的降水和气温变化具有差异性。季节尺度上冬春两季降水增幅大,春秋两季气温增幅明显。年尺度上,未来降水和气温随时间变化均呈上升趋势,增幅随辐射强迫增加而愈加显著。从未来时期来看,近期至中期的年降水量和年平均气温增幅较小,中期至远期时增幅较大。(3)空间尺度上,黑河干流山区的降水和气温主要表现为自西向东增加,并且东部降水比西部更多、气温更高,因此东部春季温暖湿润的现象会比西部更明显。伴随气候持续增湿增暖,黑河干流山区未来发生异常气温降水事件的频率增大,主要表现形式为降水突增和气温骤减,发生频率空间表现为自西向东增加。

基于CMIP6的嘉陵江流域径流及水文干旱预估

探究嘉陵江在未来气候下径流及水文干旱变化,可为嘉陵江流域水资源管理和水旱灾害防治提供参考依据。基于嘉陵江流域1980~2020年水文气象数据构建土水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)模型,使用第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)5个气候模式中的4个情景数据驱动SWAT模型,分析未来(2021~2100)气候变化下嘉陵江流域径流变化情况。结果表明:(1)嘉陵江流域控制站北碚水文站月径流率定期和验证期决定系数(coefficient of determination,R^(2))和纳什系数(Nash-Sutcliffe,NES)均大于0.8,偏差百分比(Percent Bias,PBIAS)小于±10,SWAT模型能够较好地适用于目标流域;(2)基于历史时期统计降尺度后的CMIP6数据能够提供可靠的径流及干旱预估;(3)加权多模式集合形式能较好地提高模拟精度,降低单个CMIP6气候模式的不确定性;(4)与历史时期(1980~2014)相比,未来嘉陵江流域最高、低气温、降水量、蒸散发均呈现增加趋势。(5)SSP1-2.6情景嘉陵江未来径流显著增长,SSP2-4.5和SSP5-8.5径流非显著增加,SSP3-7.0径流非显著减少;夏季径流减少幅度最大。(6)未来流域标准径流指数(Standardized Runoff Index,SRI)呈增长趋势,流域表现出湿润化,干旱事件集中发生于秋、冬两季;由近期至远期,SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP3-7.0情景干旱发生在秋季频率减少,而冬季频率增加。

粤港澳大湾区未来洪涝灾害风险预估研究

基于CMORPH、CMIP6等数据,采用非线性回归降尺度模型和修正系数法预测了气候变化下大湾区2015—2045年的降水演变;基于土地利用及驱动因子数据等,采用FLUS模型预测了2015—2045年的土地利用变化,最后基于风险评价指标体系对洪涝灾害风险进行预估。结果表明:较高及高洪涝灾害危险性地区主要分布于江门、广州及惠州等地,不同的发展情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585)和年份下危险性差异较小;较高及高脆弱性地区主要分布在佛山、广州、东莞、深圳,2015—2045年间大湾区脆弱性将显著增加;较高及高敏感性地区主要分布于佛山、广州、东莞、深圳、中山,2015—2045年间大湾区敏感性变化不大;较高及高风险区主要分布于江门、佛山、广州、惠州、东莞,2015—2045年间大湾区洪涝灾害风险将显著增加,不同发展情景下大湾区洪涝灾害风险差别较小。

辽宁大凌河流域气温和降水降尺度研究

全球变暖导致的极端气候已成为人类社会可持续发展的巨大挑战,极端气候背景下小流域尺度的未来气候变化更值得关注。结合ERA-Interim再分析资料及CMIP6模式,采用QM、DT、LOCI、Delta四种方法对模式历史数据降尺度,综合RMSE、NSE、R 2三个指标选取最佳降尺度方法,对大凌河流域未来气温、降水情景进行预估。结果表明,未来流域年平均温、最高温、最低温均呈增温趋势,但不同情景增温速率不同,由大到小依次是SSP585(平均温、最高温和最低温依次为0.65℃/10 a、0.54℃/10 a、0.59℃/10 a)>SSP370(0.46℃/10 a、0.43℃/10 a、0.48℃/10 a)>SSP245(0.27℃/10 a、0.27℃/10 a、0.29℃/10 a)>SSP126(0.07℃/10 a、0.13℃/10 a、0.12℃/10 a)。未来流域气温大致由南向北降低,年平均温、最高温距平范围分别为0~2.2℃和0.2~2.4℃,且气温距平西部高于东部;最低温距平范围为-1.0~1.2℃,其中SSP126和SSP245情景距平为负,流域内呈现出降温趋势。未来流域年降水量波动剧烈,除SSP126情景年降水增长速率为负外,其他情景年降水均呈缓慢增长的趋势;年降水量自东南向西北逐渐减少,降水距平百分率向西逐渐增大。

基于径流对气候变化敏感性指标的多源数据质量评估

准确评估径流对气候变化的敏感性对水资源管理至关重要。多源气象水文数据集已被广泛应用于径流对气候变化敏感性的分析中,但目前尚无研究从径流敏感性的角度评价不同数据集。基于中国6个不同气候条件流域的实测气象水文资料,本文计算了径流对降水和潜在蒸散发变化的敏感性,并以此为基准评估4类数据集GLDAS、ISIMIP2a、ISIMIP2b、CMIP6共45套子数据集的径流敏感性模拟效果。结果表明:GLDAS数据集模拟精度较低,CMIP6、ISIMIP2a、ISIMIP2b数据集模拟精度差异较小;3套子数据集ISIMIP2a中的CLM4.0、CMIP6中的UKESM1-0-LL、MIROC6在6个流域均具有较好的径流敏感性模拟效果,可适用于不同气候条件下的径流敏感性模拟与演化趋势分析。本文研究结果可为气候变化影响下中国稀缺资料流域的径流和水资源变化预估提供参考。